Notebook LM Github Alternative

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以下提供數個與「Notebook LM」或互動式筆記本開發相關的開源 GitHub 專案

專案名稱 GitHub 連結 專案簡介 特色
LangChain LangChain GitHub LangChain 提供了一套在 Python 中整合多種大型語言模型（LLMs）的工具函式庫，可用於構建對話機器人、檔案摘要、知識庫查詢等 Notebook 專案。 - 支援多種主流 LLM
- 與多種向量資料庫、工具整合
- 易於在 Notebook 中開發原型
nbdev nbdev GitHub nbdev 是由 fast.ai 團隊推出的工具，能將 Jupyter Notebooks 轉換成可維護的 Python 專案，用於簡化開發、測試與文件生成流程。 - 筆記本與程式碼同步維護
- 自動生成 API 文件
- 整合測試與 CI/CD
OpenAI Cookbook OpenAI Cookbook OpenAI 官方示範各種與大型語言模型（如 GPT）互動的範例筆記本，涵蓋提示工程、應用範例與整合其他工具的教學。 - 多數教學以 Jupyter Notebooks 為基礎
- 包含多種應用情境（翻譯、對話、問題回答等）
- 持續更新官方示例
GPT4All GPT4All GitHub GPT4All 提供在本地端執行較小型的 LLM 模型的工具與範例，支援使用 Notebook 進行簡易的推論測試與微調。 - 提供可在本地端跑的模型
- 相對輕量，易於體驗或快速原型
- 支援 Notebook 測試與教學
LLaMA-LoRA LLaMA-LoRA GitHub 以 Meta LLaMA 模型為基礎進行低參數微調（LoRA），方便在 Notebook 環境中快速進行訓練與推論。 - 低成本的微調方式
- 方便在 Notebook 內做訓練實驗
- 整合 Hugging Face Transformers 等常用生態系工具

如何選擇合適的專案？

  1. 若您想要快速整合各種語言模型並在 Notebook 中做原型開發

    • 建議嘗試 LangChain，它能與各種後端模型（OpenAI、Hugging Face、自建模型等）輕鬆整合，適合打磨專案原型或製作互動式筆記本。

  2. 若您需要一套完整的 Notebook + 專案管理工作流程

    • nbdev 能讓您在開發 Notebook 之餘，維持整潔的程式結構與文件。

  3. 若您想學習官方範例或 OpenAI 相關應用

    • OpenAI Cookbook 提供多種實作教學與範例 Notebook。非常適合新手或需要多種應用範例做參考的開發者。

  4. 若您希望在本地端快速測試或使用較輕量的模型

    • 可以查看 GPT4All 或 LLaMA-LoRA，它們能在個人電腦上執行小型模型並提供 Notebook 教學範例，適用想要自行微調或無須依賴雲端 API 的情況。

希望以上資訊能幫助您在開始 Notebook LM 相關專案時更容易找到合適的開源資源與工具。若有進一步問題或需要更詳細的教學步驟，歡迎再提出來討論。祝專案開發順利！

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以下是與「Notebook LM」功能相近的開源專案整理

專案名稱 GitHub連結 技術棧 繁體中文說明
PrivateGPT https://github.com/imartinez/privateGPT GPT/LLM, LangChain, HuggingFace 本地化文件分析工具，支援離線問答與摘要生成，透過嵌入技術保護隱私，最接近Notebook LM的開源實現方案
Quivr (Second Brain) https://github.com/QuivrHQ/quivr GPT-4, Supabase,向量資料庫 第二代AI筆記系統，整合多模態文件管理與語意搜索，支援Markdown與多格式檔案分析，適合個人知識庫建構
LangChain-Agents https://github.com/langchain-ai/langchain Python, LLM整合框架 模組化LLM應用開發框架，提供文件鏈接、記憶體管理與工具擴充功能，可自建類Notebook LM的互動式分析系統
Text-Generation-WebUI https://github.com/oobabooga/text-generation-webui Transformers, Gradio 本地部署LLM的網頁介面，支援LoRA微調與擴充插件，可搭配自訂文件集實現類似Notebook LM的個人化模型應用
LlamaIndex https://github.com/jerryjliu/llama_index 數據連接框架, 向量索引 專注於LLM與私有數據整合的框架，提供高效文件索引與檢索機制，適合建構基於個人知識庫的智能問答系統

補充說明：

  1. 技術共通點：這些專案普遍採用RAG架構（Retrieval-Augmented Generation），結合向量資料庫與大語言模型實現上下文感知
  2. 本地化部署：PrivateGPT與Text-Generation-WebUI強調離線運作，符合Notebook LM的隱私保護特性
  3. 擴充性比較：LangChain和LlamaIndex提供更高自訂性，適合進階開發者；Quivr則提供開箱即用的用戶介面
  4. 文件格式支援：多數專案已支援PDF/Markdown/Word等常見格式，部分可透過OCR處理掃描文件

建議選擇考量因素：

  • 硬體配備（GPU需求）
  • 預訓練模型大小（7B/13B/70B參數量級）
  • 社群活躍度（Issue處理速度）
  • 授權條款（商用限制）

目前尚未發現Google官方釋出Notebook LM原始碼，但上述專案皆可作為替代方案實現類似功能，建議從PrivateGPT或Quivr開始實驗基礎功能，再透過LangChain擴充客製化需求。

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Notebook LM 類似專案 GitHub 倉庫推薦

以下是與 Notebook LM 功能相似的開源專案列表，這些專案都支援在筆記本環境中整合大型語言模型：

專案名稱 GitHub 連結 主要特點 星標數 最近更新
LlamaIndex GitHub 文件索引和查詢框架，支援 RAG 和各種 LLM 25k+ 活躍
LangChain GitHub LLM 應用開發框架，提供 RAG 工具鏈 70k+ 活躍
Jupyter AI GitHub JupyterLab 的 AI 助手擴展 3k+ 活躍
H2O LLM Studio GitHub 用於微調和部署 LLM 的筆記本環境 4k+ 活躍
GPT4All GitHub 本地運行的 LLM 應用，可與筆記本集成 50k+ 活躍
OpenLLM GitHub 開源 LLM 管理和服務框架 10k+ 活躍
Haystack GitHub 構建 LLM 應用的框架，支援問答和 RAG 11k+ 活躍
LlamaHub GitHub LlamaIndex 的數據連接器集合 1k+ 活躍

專案說明

Notebook LM 是 Google 推出的實驗性筆記本應用，可讓用戶上傳文檔並與這些文檔進行對話。以上開源項目中，最接近此功能的是 LlamaIndex 和 LangChain，它們提供了完整的 RAG（檢索增強生成）功能。

最推薦的選擇：LlamaIndex

如果您想開發類似 Notebook LM 的應用，LlamaIndex 是最佳選擇，因為它：

  1. 專注於文檔檢索：核心功能就是將文檔轉換為可查詢的索引
  2. 提供完整的 RAG 流程：包含文檔加載、分塊、嵌入、索引和查詢
  3. 支援多種文檔格式：PDF、Word、CSV、HTML 等
  4. 與各種 LLM 集成：OpenAI、Azure OpenAI、本地模型等
  5. 提供筆記本示例：大量 Jupyter Notebook 示例便於學習

開發步驟

  1. 使用 LlamaIndex 建立文檔索引系統
  2. 結合 Jupyter AI 或自行開發筆記本界面
  3. 實現文檔上傳和處理功能
  4. 整合 LLM 服務（可使用 OpenAI API 或本地模型）
  5. 設計用戶友好的對話界面

這些開源專案提供了大量的示例和文檔，可以幫助您快速開發出類似 Notebook LM 的應用。您可以根據自己的需求，選擇最適合的項目作為基礎。